matlabauc代码-Reverse-Cross-Entropy:逆交叉熵训练以进行对抗性检测(NeurIPS2018)

上传者: 38628920 | 上传时间: 2022-01-20 21:36:33 | 文件大小: 55KB | 文件类型: -
Matlab的耳语反向交叉熵训练 反向交叉熵训练(RCE)是一种新颖的训练方法,它可以学习更多区分特征的表示形式以检测对抗性示例。 技术细节在以下内容中指定: (NeurIPS 2018) 庞天宇,杜超,董银鹏和朱俊 训练 我们提供有关MNIST和CIFAR-10的培训代码。 我们的代码基于。 先决条件: 安装TensorFlow 1.9.0(Python 2.7)。 下载/数据集。 如何运行: 使用RCE在MNIST上训练ResNet-32的示例: python train.py --train_data_path= ' mnist_dataset/data_train.bin ' \ --log_root=models_mnist/resnet32 \ --train_dir=models_mnist/resnet32/train \ --dataset= ' mnist ' \ --num_gpus=1 \ --num_residual_units=5 \ --mode=train \ --Optimizer= ' mom ' \ --total_steps=20000 \ --

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